将Excel csv文件导入RStudio并将因子转换为数字，我得到了NAs或新的数据; 试图消除逗号，但仍然得到新加坡
Excel csv数据文件（称为ff）在0和1之间有54列和788行标准化数据，如下所示：0.39 0.16 0.27 0.60 …
> str(ff) 'data.frame': 788 obs. of 54 variables: $ V1 : Factor w/ 66 levels " - "," 0.05 ",..: 25 36 33 44 36 37 39 20 > dd <- as.numeric(as.character(ff)) Warning message: NAs introduced by coercion > dd <- gsub(".","",ff) > de <- as.numeric(as.character(dd)) > str(de) num [1:54] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 我不知所措 我看到很多人（也许是像我这样的初学者）发布了类似的问题，请接受我再次提出这个问题的道歉。 提前感谢您的build议。
我认为你遇到的一个问题是你正在整个数据框上运行as.numeric(as.character(.))调用，而不是特定的列。 结果是一个vector，其长度等于你的数据框中的列数（注意你的输出是一个长度为54的vector，而不是788像你希望从原始数据框的一列中那样）。 原因如下：
将数据框转换为字符时，会返回一个向量：
df <- data.frame( V1 = c(1,2,3), V2 = c(4,5,6) ) as.character( df ) [1] "c(1, 2, 3)" "c(4, 5, 6)"
请注意，每个向量元素不是一个字符向量（即： c("1","2","3") ），但实际上是表示该列的向量，转换为string（即： "c(1, 2, 3)" ）。 所以，当你向这个向量应用as.numeric时，你会得到一个向量（不是数据框），并且由于每个元素都不能被转换成一个数字（甚至是一个数字向量） ：
as.numeric( as.character( df ) ) [1] NA NA
您更可能寻找的是单列转换，而不是整个数据框。 尝试：
ff$V1 <- as.numeric( as.character( ff$V1 ) )
这样你就可以将一个vector转换成一个vector，这个vector应该给你以后的结果。 你可以使用lapply在每一列执行此lapply ，例如：
df <- lapply( df, function(x) as.numeric( as.character( x ) ) ) df <- as.data.frame( df )
（或者更好的是，当您按照@ s.brunel的注释来读取文件时设置colClasses ，这样您根本不必担心这个转换）
还请注意@ akrun的评论。 在转换vector的时候，你应该会有一个警告，其中一些值不能转换成你想要的类。 在你的情况下，你有一些" - "值，不能转换为数字，所以你会得到NA的地方。